读取制表符分隔CSV至Dataframe时仅表头分隔值未分隔的问题

我来帮你一步步排查和解决这个头疼的问题：

先搞定路径转义的坑 #

你写的路径'C:\Users\LENOVO\Downloads\9.csv'在Python里有隐患——反斜杠\是转义字符，比如\U会被解析成Unicode转义序列，这可能导致pandas读错文件！

先把路径改成以下两种形式之一：

# 推荐用原始字符串（前面加r）
dfs = pd.read_csv(r'C:\Users\LENOVO\Downloads\9.csv', sep='\t', engine='python')
# 或者用双反斜杠转义
dfs = pd.read_csv('C:\\Users\\LENOVO\\Downloads\\9.csv', sep='\t', engine='python')

确认文件的真实分隔符 #

有时候标注是制表符分隔，但实际可能用了多个空格、全角制表符或者其他字符。你可以用两种方式验证：

1. 用Notepad++打开文件，开启「显示所有字符」功能，直接看数据行的分隔符到底是什么；
2. 用Python的csv模块先读几行确认：

import csv
with open(r'C:\Users\LENOVO\Downloads\9.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter='\t')
    print("表头行：", next(reader))
    print("第一行数据：", next(reader))

如果输出的第一行数据是一整串字符串（没被拆分成列表元素），说明分隔符根本不是\t，替换成实际的分隔符就行。

处理引号或编码干扰 #

如果数据里有被引号包裹的字段（比如字段内容本身包含制表符），得让pandas正确识别引号：

import csv
dfs = pd.read_csv(r'C:\Users\LENOVO\Downloads\9.csv', sep='\t', engine='python', quoting=csv.QUOTE_ALL)

要是文件是GBK等非UTF-8编码，记得加上编码参数：

dfs = pd.read_csv(r'C:\Users\LENOVO\Downloads\9.csv', sep='\t', engine='python', encoding='gbk')

最后验证结果 #

修改后先打印基本信息和前几行，确认数据是否正确分隔：

print(dfs.info())
print(dfs.head())

这时候再访问dfs['Product Id']应该就不会触发KeyError了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nick